“領時代·智未來”，2026北京車展如期開幕，吸引了全球汽車行業的目光。4月24日，搜狐汽車邀請數十位海內外車企負責人齊聚直播間，展開“王牌對話”。從豪華品牌到自主品牌，從產業鏈到科技跨界品牌，各領域嘉賓深入探討，從企業家視角為中國汽車產業發展把脈。
輕舟智航聯合創始人、總裁侯聰在接受采訪時表示：“在物理AI領域，自動駕駛是較早發展起來的。如今機器人概念火熱，物理AI、世界模型等技術備受關注，實際上這些技術在車載領域早已有所應用，只是目前兩條發展路徑看似有所區別，但從長遠看必將融合。”
盡管當下具身智能在行業關注度和消費者熱情方面高于自動駕駛，但侯聰強調，從技術發展順序看，汽車領域先于具身智能。他還指出，車載技術和具身技術將大量復用基礎模型，如世界模型和數據流程。
在此背景下，輕舟智航在本屆北京車展發布了創立7年來的首次使命與愿景升級。新使命為“以安全和向善的智能，創造更美好的生活”，新愿景是“成為全球領先的通用物理AI公司”。侯聰解釋，輕舟智航希望技術不僅能賦能汽車，還能應用于具身智能機器人等產品，未來將基于新架構，利用世界模型能力，實現車載和離線云端仿真評測等功能。
大約一個月前，輕舟智航宣布完成D輪新一輪1億美元融資。侯聰介紹，這筆資金將主要用于前沿探索，追求技術的可擴展性。
在技術層面，侯聰認為輕舟智航既有激進的一面，也有平穩的一面。例如，在應用世界模型和大語言模型方面較為激進，愿意探索前沿技術；而在安全相關設計和在小算力部署時，則更傾向于采用成熟、高效的模型。
對于新技術的引進，侯聰表示，激進的技術主要用于解決長尾問題，如強語義場景和強博弈場景。而客戶更關注產品性能，如人車混行時的表現和安全性，大量測試是確保安全性的關鍵。
在智能駕駛等級發展問題上，侯聰認為L3可能難以成立，這不僅是技術問題，還涉及商業化問題。L3作為乘用車量產方案，需考慮成本和安全性，在有限成本下達到L4的安全性極具挑戰。L3的產品定義也難以明確，如動態駕駛任務切換時的10秒通知時間在實際中可能難以應對復雜情況。
關于純視覺能否實現L4，侯聰認為這不僅是技術問題，還涉及工程問題。當前相機模式在特殊光線干擾和臟污處理方面存在風險，而激光雷達受外界光線影響較小，但兩者需結合使用。
當被問及激光雷達識別顏色后能否取代攝像頭時，侯聰指出，相機分辨率可做得很高，而激光雷達即使有色彩信息，分辨率也有限，因此仍需兩者配合。
對于空間智能是否一定要用激光雷達，侯聰表示，傳感器的作用是收集外部信息以生成對事物的理解。激光雷達可直接測量深度，相機則需通過推理還原深度，兩者方法不同，但可互補。
侯聰認為，智能駕駛是物理AI領域較早發展的方向，如今機器人領域所需的技術在車載領域也有應用。未來，兩條發展路徑將融合，共享大模型基礎能力，如對物理世界的理解、預測和生成能力。不同場景下，技術方案高度相似，好的技術方案將被具身和車載領域同時采用。
在被問及智能駕駛技術發展是否即將進入穩態期時，侯聰表示，短期內不會。智能駕駛功能不斷拓展，如從高速到城市，再到停車場記憶泊車等。未來，特斯拉等企業還將拓展更多場景，如自動點餐、自動尋找車位等，這些非結構化場景對技術要求更高，需求真實存在，因此未來幾年技術仍將持續發展。
對于強化學習是否會導致智駕方案極端化，侯聰認為可以控制。強化學習通過反饋評價駕駛行為，可識別極端行為并給予負反饋。模仿學習則需篩選優質駕駛行為數據，強化學習需建立評測方法量化駕駛行為優劣。
在智艙和智駕融合問題上，侯聰指出，艙駕融合核心是成本問題，并非真正解決體驗問題。融合可在同個芯片或同個域控中進行，后者相對容易。但兩者技術方案不同，座艙需大語言模型，智駕除語言能力嵌入外，更需世界模型提升空間智能，且兩者算力需求高卻不復用模型能力。
關于智駕技術方案差異化，侯聰認為目前階段仍存在差異，表現為產品性能、安心感傳遞方式和成本等方面。雖然未來基礎駕駛能力差異化可能縮小，但當前仍有發展空間。
對于智能駕駛功能銷售方式，侯聰表示，高端技術因硬件成本高、算力強、體驗好，在高端車型上采用訂閱制可能被接受；但在低端車型上，與整車售價打包銷售可能更主流。
